tensorboard:无法将“tensorboard”项识别为cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。

第一次配置pycharm&＃xff0c;并对图像进行分类需要查看实时的分类状态&＃xff0c;参考博文目标检测—教你利用yolov5训练自己的目标检测模型&＃xff0c;按照博文中的“3.4启用tensorbord查看参数”输入如下指令时&＃xff1a;

tensorboard --logdir&＃061;runs/train


并没有得到想要的结果&＃xff0c;而是返回&＃xff1a;

PS D:\pycharms\test_code>tensorboard --logdir&＃061;runs/train
tensorboard : 无法将“tensorboard”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写&＃xff0c;如果包括路径&＃xff0c;请确保路径
正确&＃xff0c;然后再试一次。
所在位置 行:1 字符: 1
&＃043; tensorboard --logdir&＃061;./
&＃043; ~~~~~~~~~~~
&＃043; CategoryInfo : ObjectNotFound: (tensorboard:String) [], CommandNotFoundException
&＃043; FullyQualifiedErrorId : CommandNotFoundException

解决方法&＃xff1a;

参考博文tensorboard : 无法将“tensorboard”
上附的博文其实写得不是很清楚(也可能是我太菜)&＃xff0c;因此重新整理如下&＃xff1a;

所需软件&＃xff1a;

1. anaconda&＃xff08;用于创建/管理环境)


2. pycharm&＃xff08;用于调试代码&＃xff09;

安装教程参考目标检测–手把手教你搭建自己的…并且创建了两个环境&＃xff0c;分别为 pytorch 和 paddle 。

在pycharm中切换配置环境&＃xff08;pycharm右下角&＃xff09;&＃xff1a;

选择在anaconda中创建的pytorch

将pycharm的调试终端切换到pytorch环境下&＃xff1a;

此时输入如下指令可以返回&＃xff1a;

//指令
tensorboard --logdir&＃061;runs/train


//返回
TensorFlow installation not found - running with reduced feature set.
Serving TensorBoard on localhost; to expose to the network, use a proxy or pass --bind_all
TensorBoard 2.9.1 at http://localhost:6006/ (Press CTRL&＃043;C to quit)


单击“返回”信息中的链接&＃xff1a;

//链接
http://localhost:6006/


随后浏览器会自动打开相关页面如下&＃xff1a;

首次调试代码时pycharm的调试终端&＃xff08;Termianl&＃xff09;为base&＃xff0c;需要切换到相应的调试终端

在查找相关问题时也看到有其他博文的方法&＃xff0c;没有逐一去试&＃xff0c;仅供参考